當前，人工智能技術加速迭代、全域滲透，已成為賦能實體經濟、驅動產業升級、培育新質生產力的核心引擎。隨著AI與實體經濟深度融合，傳統制造模式加速重構，成為企業突破發展瓶頸、實現高質量發展的關鍵動能。

為搶抓“數智化”機遇，公司提前布局智能轉型，對接優質工業互聯網平臺與AI技術服務商，聯合研發智能化解決方案。今年3月，公司召開“數智化”專題會議，全面部署AI賦能轉型工作。現階段公司AI應用仍處于起步摸索階段，部分員工存在認知不足、觀望等待等問題。公司堅持穩中求進，以戰略為引領、數據為支撐、場景為抓手、人才為保障，穩步推進“數智化”轉型，杜絕盲目跟風和技術堆砌，確保轉型務實高效。

一、強化戰略引領，夯實“數智”發展底座。公司緊扣國家“人工智能+制造”專項政策，依托現有省級重點工業互聯網平臺和“未來工廠”建設，將AI轉型納入長期核心發展戰略，統籌各部門協同發力，破解各自為戰、分散建設難題，明確轉型方向與階段目標。按照階梯式發展思路，短期聚焦降本增效，破解生產運營痛點；中期優化組織體系、重構業務流程；長期推進模式創新，持續培育核心競爭力。公司全面打通研發、生產、運維、供應鏈等全鏈條數據孤島，建立統一規范的數據標準與治理體系，深度對接MES、ERP等系統，重點歸集設備運行、智能質檢、能耗管控等高頻場景數據，搭建高質量工業數據集，為AI模型訓練與智能決策提供有力支撐。同時健全數據安全合規體系，細化防控舉措，全方位筑牢數智化安全屏障。

二、聚焦核心場景，深化產業生態協同。公司圍繞生產制造、運維管理和研發設計等五大領域推進智能化升級。生產端落地AI視覺質檢、智能排產系統，提升生產精度與產出效率；運維端搭建設備預測性維護、智能能源調度模型，降低設備故障與能耗成本；研發端運用AI輔助設計與仿真技術，加速方案迭代，縮短研發周期、嚴控研發成本。公司堅持“試點先行、以點帶面、分步推廣”原則，選取重點場景小范圍試點，以良品率提升、停機時長縮減、能耗下降等量化指標校驗成效，成熟后向全廠區、全產業鏈推廣。同時聯動上下游與技術服務商協同研發，降低研發和試錯成本，加速AI與生產經營全流程深度融合。

三、更新思想觀念，培育復合型人才隊伍。全體員工需主動轉變認知、擁抱變革，依托AI替代重復繁瑣的標準化工作，將人力聚焦創新研發、統籌決策等高價值工作。全員要破除技術恐慌，從基礎AI工具學起，循序漸進提升應用素養，主動借力AI賦能崗位提效。各級干部要率先垂范、主動擔當，打破部門壁壘，摒棄等待觀望心態，主動挖掘各崗位、各業務的AI應用空間，從各種渠道全面收集和借鑒成功案例經驗，推動場景落地。同時理性看待技術變革，嚴守商業倫理，做好風險管控，最大化釋放AI賦能價值。公司構建“內部培育+外部引進”人才體系，常態化開展AI基礎培訓，培育懂生產、熟業務、通智能的復合型人才；精準引進算法、數據專業人才，組建專屬AI團隊，推動跨部門協同，營造人機協同的新型企業文化。

AI賦能轉型是一項長期系統工程，無法一蹴而就。下一步，我們需保持久久為功的戰略定力，穩步推進“數智化”建設，以AI技術破解發展難題、夯實核心競爭力，搶抓新一輪工業革命新機遇，全面賦能企業高質量發展提質升級。